グーグルは先日、Gemini 2.0をベースとしたAI研究アシスタントシステム「AI共同研究者」を発表しました。これは、科学者に対しバーチャルな共同研究を提供し、斬新な研究仮説や提案を生成することを目的としています。このシステムは、従来の文献レビューや要約機能だけでなく、独創的な知識発見能力も備えています。AI共同研究者は、科学的方法の推論プロセスをシミュレートし、既存の証拠と具体的な研究目標に基づいて、研究者に対し斬新な研究仮説や提案を提供します。

先日、元DeepMind科学者のサイモン・コール（Simon Kohl）氏が、新たなAI創薬会社を設立したと発表しました。同社は、タンパク質予測分野、特にノーベル賞を受賞したAlphaFoldシステムに関する豊富な経験を活用することを目指しています。AlphaFoldは、タンパク質の3次元構造を正確に予測できる画期的なAIツールであり、その躍進はバイオメディカル研究において広く注目を集めています。画像注記：画像はAIによって生成されており、画像ライセンスサービスを利用しています。

グーグルの共同創業者であるデミス・ハサビス氏（Demis Hassabis）が最近行ったインタビューで、自身が設立したIsomorphic Labs社が、人工知能（AI）開発の医薬品に関する臨床試験を年末までに開始する予定であることを明らかにしました。この発表は、腫瘍学、心臓血管疾患、神経変性疾患などの分野における潜在的な応用可能性から、大きな注目を集めています。画像注記：画像はAI生成、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyIsomorphic

AI創薬企業Genesis Therapeuticsは先日、NVIDIAのベンチャーキャピタル部門NVenturesから追加投資を受けたことを発表しました。具体的な金額は明らかにされていません。これは両社の連携強化を示すもので、GenesisのAIプラットフォームGEMS（Genesis Exploration of Molecular Space）の開発加速を目指しています。GEMSは物理AIを用いた構造に基づく創薬に特化しています。

NVIDIAは最近、オープンソースのBioNeMo™バイオ分子AIフレームワークが製薬分野で広く採用され、多くの製薬会社、バイオテクノロジーイノベーター、AI研究者の注目を集めていると発表しました。このフレームワークの発表は、AI支援医薬品開発が本格的にスーパーコンピューティング時代に入ったことを示しています。バイオ分子研究向けのAIツールキットであるBioNeMoフレームワークは、製薬業界に革命的な変化をもたらします。研究者はこのフレームワークを使用して、AIモデルの計算規模を大幅に向上させ、大量のデータセットをより効率的に分析し、大幅に…

Google DeepMindは先日、AlphaFold3のソースコードとモデルウェイトを予想外の発表で公開し、科学的発見と創薬を加速する可能性のある大きな進歩を示しました。この発表から数週間後、システムの開発者であるDemis Hassabis氏とJohn Jumper氏は、タンパク質構造予測への貢献により2024年ノーベル化学賞を受賞しました。前バージョンであるAlphaFold2と比較して、AlphaFold3の技術的能力は…

世界的に有名な製薬会社イーライリリーは、Thomas J. Fuchs氏を同社の初の最高人工知能責任者（Chief AI Officer）に任命すると発表しました。Fuchs氏は2024年10月21日に正式に就任します。この任命は、イーライリリーが人工知能分野において重要な一歩を踏み出したことを示しており、Fuchs氏の役割は、創薬、臨床試験、製造、商業活動など、同社のあらゆる分野における人工知能戦略とプロジェクトを網羅することになります。Fuchs氏は人工知能分野で豊富な経験を持っています。

バイオテクノロジー新興企業Chai Discoveryが、分子構造を予測し創薬を支援するAIモデルChai-1を発表。Google DeepMindのAlphaFoldを上回る精度を達成し、OpenAIとThrive Capitalから支援を受けています。Chai-1の無料ウェブインターフェースとオープンソースコードは、非営利研究を促進します。様々な種類の分子の予測において優れた性能を発揮し、特にデータが不完全な場合でも予想以上の精度を示し、創薬分野に革命を起こす可能性を秘めています。

バイオテクノロジー企業Chai Discoveryは、設立6ヶ月でThrive CapitalとOpenAIから約3000万ドルの資金調達を実施しました。同社はバイオテクノロジーを創薬に応用することに注力しており、生体分子の構造を予測し、分子間の相互作用を再プログラムできる革新的技術を開発しています。生物学を「工学」に変革することを目指し、AIと機械学習などの技術を用いて、創薬プロセスの高速化と最適化、医薬品分子の設計向上を目指しています。

Google DeepMindが、特定の標的分子の新規タンパク質を生成することに特化したAIシステム、AlphaProteoを発表しました。これは、創薬、疾患の理解、健康関連の応用研究を加速させることを目指しています。AlphaProteoは、腫瘍の増殖や様々な疾患の合併症に関与するタンパク質VEGF-Aに対する結合剤を設計することに成功し、従来の方法をはるかに凌駕する成果を上げています。AlphaFoldとは異なり、このシステムが設計したタンパク質は生物学的プロセスと相互作用できるため、有害なタンパク質を標的とした治療法の開発の可能性が開けます。

科学者らが最近、Nature Machine Intelligence誌でタンパク質-リガンド複合体構造予測に関する研究を発表しました。新しい手法であるNeuralPLexerは、深層生成モデルを用いて、タンパク質配列とリガンド分子グラフを入力とするだけで構造を予測します。NeuralPLexerは多尺度深層学習システムを利用することで、予測成功率を向上させ、創薬において重要な役割を果たすことが期待されます。この研究は、タンパク質-リガンド複合体構造予測分野の探求に貢献するものです。

Inceptiveは、大規模な生物学的ソフトウェア言語の学習を通じて、新規タンパク質や薬物の設計・生成を実現します。Inceptiveは、深層学習を創薬に応用することにより、プログラム可能で拡張可能な新薬開発を実現します。InceptiveのCEOであるJakob Uszkoreit氏は、LLMの計算資源の配分不足が効率低下の重要な要因であると指摘しています。

AlphaFoldの最新バージョンは、タンパク質、核酸、PTMを含む分子の構造を予測できるようになり、リガンド、タンパク質、核酸の高精度な原子レベル予測を実現しました。抗体結合関連の問題では以前のバージョンを大幅に上回り、タンパク質-リガンド構造をより迅速かつ正確に予測できるため、複雑な生物学的メカニズムの理解と医療応用の加速に役立ちます。

🧪 創薬プロセス：論文によると、創薬から臨床試験段階まで平均6年かかる。📈 AI企業の主張：AIスタートアップ企業は、AIを活用することで、創薬から臨床試験までの期間を10年以内、中には30ヶ月という事例もあると主張している。🧐 慎重な見解が必要：これらの主張は、独立した第三者による検証が不足しており、臨床試験によってその実現可能性を検証する必要がある。

Transformer論文の著者らが設立したInceptive社は、AIを用いたmRNA分子の設計を目指しています。大規模言語モデルのパイオニアやスタンフォード大学の生物学教授など、多様な専門家からなるチームが、機械学習を活用してRNA配列を迅速に設計し、創薬期間の短縮を目指しています。既に欧州の大手製薬会社と提携し、新型mRNAワクチンの共同開発を進めています。技術開発は今後3年以内に転換期を迎え、RNA療法が最初に恩恵を受けるでしょう。

カリフォルニア州のスタートアップ企業Genesis Therapeuticsは、2億ドルの資金調達に成功しました。このラウンドはAndreessen Horowitzと非公開のライフサイエンス投資家が共同リードしました。Genesisは、この資金をAI創薬プロジェクトの臨床試験の推進と、新たな分野における研究拡大に充てる予定です。